新潟 1R 詳細AI予想
本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
セイリュウ |
木幡巧 |
実6.0 |
B△ A△勝率12% EV-30% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 16.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 期待値 -31% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 2 |
コスモルトチェコ |
丸田 |
実50.9 |
B▽ A▽勝率6% EV+213% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +213% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 3 |
エレガントステップ |
柴田大 |
実90.7 |
B▽ A▽勝率6% EV+425% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.8% / 期待値 +425% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 4 |
フォーエバーブルー |
◇今村 |
実13.0 |
B△ A△勝率9% EV+22% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.4% / 期待値 +23% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 5 |
サザンキンレンカ |
丸山 |
実38.4 |
B▽ A▽勝率6% EV+146% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 +146% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 6 |
ブレイヴアーサー |
三浦 |
実20.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+35% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 7 |
ドリームユー |
杉原 |
実20.3 |
B△ A△勝率7% EV+39% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 期待値 +40% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 8 |
クールストラッチン |
菊沢 |
実5.0 |
B▲ A▲勝率13% EV-36% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 20.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 -36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 9 |
スペシャルサンクス |
嶋田 |
実4.8 |
B○ A○勝率13% EV-35% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 20.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 期待値 -36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 10 |
エストレアボニータ |
△石神道 |
実2.4 |
B🌟◎ A×勝率15% EV-64% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.9% (オッズ暗示: 41.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.7% / 期待値 -65% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 11 |
エバーメテオ |
▲上里 |
実28.9 |
B▽ A▽勝率6% EV+85% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.4% / 期待値 +85% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
AI評価
🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目
△押さえ ▽下位 ×推奨外
／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率
／ オッズ 実=リアル取得済 推定=推定オッズ
AIの推奨本命の次点
出走馬全11頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
34.9% (オッズ暗示: 41.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 14.7% / 期待値 -65%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.7% (オッズ暗示: 20.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 13.4% / 期待値 -36%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.7% (オッズ暗示: 20.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 -36%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-39% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 16.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.6% / 期待値 -31%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 7.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.4% / 期待値 +23%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 4.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.9% / 期待値 +40%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 4.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +36%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.4% / 期待値 +85%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 +146%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +213%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 5.8% / 期待値 +425%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
セイリュウ |
木幡巧 |
実6.0 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 2 |
コスモルトチェコ |
丸田 |
実50.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 3 |
エレガントステップ |
柴田大 |
実90.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +425% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 4 |
フォーエバーブルー |
◇今村 |
実13.0 |
△詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 5 |
サザンキンレンカ |
丸山 |
実38.4 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 6 |
ブレイヴアーサー |
三浦 |
実20.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 7 |
ドリームユー |
杉原 |
実20.3 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 8 |
クールストラッチン |
菊沢 |
実5.0 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 9 |
スペシャルサンクス |
嶋田 |
実4.8 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 10 |
エストレアボニータ |
△石神道 |
実2.4 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 11 |
エバーメテオ |
▲上里 |
実28.9 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
AI評価
🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目
△押さえ ▽下位 ×推奨外
／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率
／ オッズ 実=リアル取得済 推定=推定オッズ
AIの推奨本命の次点
出走馬全11頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.7% (オッズ暗示: 41.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
13.4% (オッズ暗示: 20.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.7% (オッズ暗示: 20.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.6% (オッズ暗示: 16.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 7.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 4.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+35% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 4.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+85% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 3.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+146% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 2.6%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+213% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 2.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+425% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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